一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法，具体步骤为：步骤1，确定多旋翼无人机动力学模型；步骤2，确定多旋翼无人机轨迹优化约束条件及优化指标；步骤3、建立多旋翼无人机动力学模型与障碍物约束线性化；步骤4、建立多旋翼无人机动力学方程及约束条件离散化；步骤5，求解完成面向城市空间的多旋翼无人机路径规划。面向城市环境进行约束条件设置，以能量消耗最低作为优化指标建立多旋翼无人机城市路径规划方程，通过线性化、离散化进行问题转换，通过内点法进行问题求解，降低了问题复杂度，提升了计算效率。有效提升了多旋翼无人机在城市环境下的应用效能。旋翼无人机在城市环境下的应用效能。旋翼无人机在城市环境下的应用效能。

【技术实现步骤摘要】
一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法


[0001]本专利技术涉及一种无人机路径规划方法，特别是一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法。

技术介绍

[0002]旋翼无人机是一种能够垂直起降、自主悬停的多旋翼飞行器，在航拍摄影、精确农业、电力巡检、物流运输等领域得到广泛应用。城市环境下，高层建筑物分布密集导致多旋翼无人机飞行障碍物多，人员车辆流动频繁导致多旋翼无人机追踪定位目标困难。此外，多旋翼无人机具有非线性、耦合性、多变量等特点，这些都给轨迹规划的准确性和实时性带来了挑战。因此，需要设计面向城市空间的多旋翼无人机路径规划算法以提升其在城市环境下的应用效能。
[0003]在已发展的多旋翼无人机轨迹优化算法中，在先技术（参见张博渊,宗群,鲁瀚辰等. 基于hp自适应伪谱法的多旋翼无人机编队轨迹优化. 中国科学：技术科学,2017,47:239
–
248）考虑多旋翼无人机的避障约束、状态量约束及控制输入量约束，采用可自适应选点的hp自适应伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题进行求解。非线性规划问题求解复杂，轨迹规划的实时性难以保证。
[0004]在先技术（参见Optimal trajectory generation and robust flatness
–
based tracking control of quadrotors）基于简化的动力学模型进行轨迹优化解算，同时采用B平面法进行轨迹跟踪算法设计。但基于简化的动力学模型降低了优化结果的精度，复杂优化指标的选取也进一步增加了计算量。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术公开了一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法，包括以下步骤：步骤1，确定多旋翼无人机动力学模型；步骤2，确定多旋翼无人机轨迹优化约束条件及优化指标；步骤3，建立多旋翼无人机动力学模型与障碍物约束线性化；步骤4，建立多旋翼无人机动力学方程及约束条件离散化；步骤5，求解完成面向城市空间的多旋翼无人机路径规划。
[0007]步骤1中所述多旋翼无人机动力学模型如下：
其中， x、 y和 z分别表示多旋翼无人机的三轴位置坐标， 、 和 分别表示多旋翼无人机沿三轴的速度分量， 、 和 分别表示三轴位置坐标关于时间的导数， 、 和分别表示三轴位置坐标关于时间的二阶导数； 、 和 分别表示多旋翼无人机的俯仰角、滚转角和偏航角， p、q和 r分别表示多旋翼无人机的俯仰角速度、滚转角速度和偏航角速度， 、和 表示姿态角关于时间的一阶导数， 、和表示姿态角关于时间的二阶导数； 、和 表示多旋翼无人机对应三个轴的转动惯量； m表示多旋翼无人机的质量， 表示升力作用点，即多旋翼无人机螺旋桨中心到质心的距离； 、 、 和 分别表示多旋翼无人机的四个控制输入量， g表示重力加速度。
[0008]步骤2中多旋翼无人机的初始状态约束定义如下：步骤2中多旋翼无人机的初始状态约束定义如下：其中， 、和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的三轴位置坐标， 、 和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的沿x轴、y轴和z轴的速度分量， 、和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的姿态角， 、 和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻姿态角速度。
[0009]步骤2中多旋翼无人机的终端状态约束定义如下：
其中， 表示飞行时间， 、 和 分别表示多旋翼无人机在时刻的三轴位置坐标， 、 和分别表示多旋翼无人机在时刻的沿 x轴、 y轴和z轴的速度分量， 、 和分别表示多旋翼无人机在时刻的姿态角， 、和分别表示多旋翼无人机在 时刻姿态角速度。
[0010]步骤2中多旋翼无人机的过程约束定义如下：其中， 、、 、、和分别表示多旋翼无人机飞行过程中各状态变量的最小值， 、、、、和 分别表示多旋翼无人机飞行过程中各状态变量的最大值。
[0011]步骤2中多旋翼无人机的控制输入约束定义如下：人机的控制输入约束定义如下：人机的控制输入约束定义如下：人机的控制输入约束定义如下：其中， 、、和 分别表示四个控制输入量的最大值。
[0012]步骤2中多旋翼无人机的障碍物约束如下：其中， 表示障碍物中心， a表示障碍物边缘沿x轴方向距离障碍物中心的距离， b表示障碍物边缘沿 y轴方向距离障碍物中心的距离， z表示障碍物边缘沿z轴方向距离障碍物中心的距离， 表示多旋翼无人机距离障碍物的安全阈值；优化指标定义如下：
[0013]步骤3中所述多旋翼无人机动力学模型与障碍物约束线性化方法如下：步骤3
‑
1，定义新变量如下：1，定义新变量如下：；步骤3
‑
2，将动力学方程写成线性化形式如下：其中， X
*
为任意参考轨迹， X表示状态变量，表达式为： U表示控制输入，表达式为：B的表达式如下： 表达式如下：
为的雅克比矩阵；步骤3
‑
3，将障碍物约束写成线性化形式如下：其中， 表达式如下：
[0014]步骤4中所述多旋翼无人机动力学方程及约束条件离散化方法如下：步骤4
‑
1，将时间区间分成N等份，时间步长为h，其表达式如下：；步骤4
‑
2，根据显式四阶龙格库塔公式，对动力学方程进行离散化如下：
其中， 和分别表示状态变量在第和第节点取值， 、、和 表达式如下达式如下达式如下达式如下其中， 和分别表示控制输入在第和第节点取值；步骤4
‑
3，终端状态约束可写成如下形式：3，终端状态约束可写成如下形式：；步骤4
‑
4，过程约束可写成如下形式：其中， ；步骤4
‑
5，控制输入约束写成如下形式：5，控制输入约束写成如下形式：5，控制输入约束写成如下形式：其中， ；
步骤4
‑
6，障碍物约束写为：6，障碍物约束写为：其中， ；步骤4
‑
7，优化指标写成如下形式：；步骤4
‑
8，经过线性化和离散化处理后，所述面向城市空间的多旋翼无人机路径规划问题归纳为如下形式：划问题归纳为如下形式：其中， 。
[0015]对步骤4中所归纳的多旋翼无人机路径规划问题进行求解，过程如下：步骤5
‑
1，已知多旋翼无人机初始状态情况下，令， ， ， ，通过动力学递推得到一条初始参考轨迹X
*
；步骤5
‑
2，将所述初始参考轨迹X
*
带入步骤4中的多旋翼无人机路径规划问题，采
用内点法进行求解，得到一条新的轨迹，并将该轨迹作为下一次计算的参考轨迹X
*
；步骤5
‑
3，当得到的轨迹收敛以后，则得到最优解，即面向城市空间的多旋翼无人机能量消耗最优轨迹，完成面向城市空间的多旋翼无人机路径规划。
[0016]有益效果：本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定多旋翼无人机动力学模型；步骤2，确定多旋翼无人机轨迹优化约束条件及优化指标；步骤3，建立多旋翼无人机动力学模型与障碍物约束线性化；步骤4，建立多旋翼无人机动力学方程及约束条件离散化；步骤5，求解完成面向城市空间的多旋翼无人机路径规划。2.根据权利要求1所述的一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法，其特征在于，步骤1中所述多旋翼无人机动力学模型如下：其中， x、 y和 z分别表示多旋翼无人机的三轴位置坐标， 、 和 分别表示多旋翼无人机沿三轴的速度分量， 、 和 分别表示三轴位置坐标关于时间的导数， 、 和分别表示三轴位置坐标关于时间的二阶导数； 、 和 分别表示多旋翼无人机的俯仰角、滚转角和偏航角， p、q和 r分别表示多旋翼无人机的俯仰角速度、滚转角速度和偏航角速度， 、和 表示姿态角关于时间的一阶导数， 、和表示姿态角关于时间的二阶导数； 、和 表示多旋翼无人机对应三个轴的转动惯量； m表示多旋翼无人机的质量， 表示升力作用点，即多旋翼无人机螺旋桨中心到质心的距离； 、 、 和 分别表示多旋翼无人机的四个控制输入量， g表示重力加速度。3.根据权利要求2所述的一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法，其特征在于，步骤2中多旋翼无人机的初始状态约束定义如下：
其中， 、和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的三轴位置坐标， 、 和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的沿x轴、y轴和z轴的速度分量， 、和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的姿态角， 、 和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻姿态角速度。4.根据权利要求3所述的一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法，其特征在于，步骤2中多旋翼无人机的终端状态约束定义如下：于，步骤2中多旋翼无人机的终端状态约束定义如下：其中， 表示飞行时间， 、 和 分别表示多旋翼无人机在时刻的三轴位置坐标， 、 和分别表示多旋翼无人机在时刻的沿 x轴、 y轴和z轴的速度分量， 、 和分别表示多旋翼无人机在时刻的姿态角， 、和分别表示多旋翼无人机在 时刻姿态角速度。5.根据权利要求4所述的一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法，其特征在于，步骤2中多旋翼无人机的过程约束定义如下：其中， 、、 、、和分别表示多旋翼无人机飞行过程中各状态变量的最小值， 、、、、和 分别表示多旋翼无人机飞行过程中各状态变量的最大值。6.根据权利要求5所述的一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法，其特征在于，步骤2中多旋翼无人机的控制输入约束定义如下：于，步骤2中多旋翼无人机的控制输入约束定义如下：于，步骤2中多旋翼无人机的控制输入约束定义如下：
其中， 、、和 分别表示四个控制输入量的最大值。7.根据权利要求6所述的一种面向城...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘延杰，牛耕田，王超，陈忠，朱峰，韩东，刘程威，陆萍，刘佳，张原，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：